Frequency of False Positive Rapid HIV Serologic Tests in African Men and Women Receiving PrEP for HIV Prevention: Implications for Programmatic Roll-Out of Biomedical Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid HIV assays are the mainstay of HIV testing globally. Delivery of effective biomedical HIV prevention strategies such as antiretroviral pre-exposure prophylaxis (PrEP) requires periodic HIV testing. Because rapid tests have high (>95%) but imperfect specificity, they are expected to generate some false positive results. METHODS: We assessed the frequency of true and false positive rapid results in the Partners PrEP Study, a randomized, placebo-controlled trial of PrEP. HIV testing was performed monthly using 2 rapid tests done in parallel with HIV enzyme immunoassay (EIA) confirmation following all positive rapid tests. RESULTS: A total of 99,009 monthly HIV tests were performed; 98,743 (99.7%) were dual-rapid HIV negative. Of the 266 visits with ≥1 positive rapid result, 99 (37.2%) had confirmatory positive EIA results (true positives), 155 (58.3%) had negative EIA results (false positives), and 12 (4.5%) had discordant EIA results. In the active PrEP arms, over two-thirds of visits with positive rapid test results were false positive results (69.2%, 110 of 159), although false positive results occurred at <1% (110/65,945) of total visits. CONCLUSIONS: When HIV prevalence or incidence is low due to effective HIV prevention interventions, rapid HIV tests result in a high number of false relative to true positive results, although the absolute number of false results will be low. Program roll-out for effective interventions should plan for quality assurance of HIV testing, mechanisms for confirmatory HIV testing, and counseling strategies for persons with positive rapid test results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».